29.04.2019

Steirische Wirtschaftsförderung SFG matcht Startups mit Investoren

Die Steirische Wirtschaftsförderung SFG betreibt seit mittlerweile 2010 für Startups die Vernetzungsinitiative iCONTACT, über die steirische Startups mit Investoren gematcht werden. Bei der Initiative hat unter anderem auch das Grazer BioTech-Startup Innophore teilgenommen, das eine Suchmaschine für Enzyme entwickelt hat und damit internationale Bekanntheit erlangte. Wir haben mit dem Innophore Gründer, Christian Gruber, gesprochen, welchen Beitrag iCONTACT zum Erfolg seines Startups beigetragen hat.
/artikel/sfg
SFG
(c) Innophore/Sciencepark: (v.r.n.l.) Christian Gruber, Georg Steinkellner und Karl Gruber
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Für Startups, die sich in der Frühphase ihrer unternehmerischen Tätigkeit befinden, ist die Suche nach den passenden Investoren bekanntlich kein einfacher Prozess – insbesondere wenn neben der Entwicklung der eigenen Technologie, auch noch die passenden Vertriebsstrukturen aufgebaut werden müssen.

In der Steiermark hat sich die Steirische Wirtschaftsförderung SFG zum Ziel gesetzt, Gründern bei diesem oftmals sehr herausfordernden Prozess unter die Arme zu greifen. Konkret erfolgt dies über die sogenannte Vernetzungsinitiative iCONTACT, über die Gründer mit Investoren und strategischen Partnern ins Gespräch gebracht werden.

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Pitching Sessions bieten exklusiven Rahmen

Um die entsprechenden Rahmenbedingungen zu schaffen, damit die Gespräche zwischen Gründern und Investoren auch auf gleicher Augenhöhe verlaufen, hat die SFG eigene „Pitching Sessions“ ins Leben gerufen, bei denen Gründer die exklusive Möglichkeit bekommen, vor Investoren unter Ausschluss der Öffentlichkeit ihre Geschäftsideen zu pitchen.

Dass dieses Eventformat seinen Zweck erfüllt, beweist das Beispiel des steirischen BioTech-Startups Innophore. Das Startup erlangte mit der Entwicklung einer Suchmaschine für Enzyme vor zirka zwei Jahren internationale Bekanntheit und hat unter anderem auch bei der Vernetzungsinitiative iCONTACT teilgenommen.

Hauptinvestor bei Pitching Session kennengelernt

Wie Christian Gruber, Gründer und CEO von Innophore, gegenüber dem brutkasten erläutert, hätte iCONTACT und die Teilnahme an einer von der SFG organisierten Pitching Sessions Ende 2016, die Grundlage für ein wichtiges Investment gelegt. „Wir wurden damals von der SFG eingeladen vor Investoren unsere Geschäftsidee zu präsentieren. Obgleich ich keine Erfahrung mit Pitchen hatte, dachte ich mir, dass wir die einmalige Chance nutzen müssen. Im Zuge des Events haben wir unseren Hauptinvestor kennengelernt“, so Gruber.

Als Investor sprang damals die steirische Investmentgesellschaft EOSS Industries ein, die für eine Initial-Investition die Mehrheitsanteile an Innophore erwarb. Gruber betont, dass für sein Startup das Investment maßgeblich zum Unternehmenserfolg beigetragen hätte, da durch das Know-how von EOSS Industrie die nötigen Vertriebskanäle aufgebaut werden konnten.

Zwischen der Teilnahme an den Pitching Sessions und dem rechtlichen Abschluss des Investments seien laut Gruber nur zwei bis drei Monate vergangen, wobei im Zuge der Übernahme auch die Unternehmensgründung erfolgte.

Ausgründung eines wissenschaftlichen Spin-Offs

Mittlerweile ist das Startup bereits seit zwei Jahren operativ tätig. Die Idee zur Gründung der „Enzym-Suchplattform“ und die Forschung an der dafür zugrunde liegenden Technologie geht jedoch bereits ins Jahr 2012 zurück. Gemeinsam mit Forschern des Grazer Austrian Centre of Industrial Biotechnology (ACIB) und der Universität Graz entwickelte Gruber damals eine Lösung, um aus den Unmengen an Proteindaten neue Enzymfunktionen herauszufiltern und diese für die Industrie zugänglich zu machen. Dabei stand er mit seinem Team vor der großen Herausforderung, Innophore als wissenschaftliches Spin-Off zu einem gewinnorientierten Unternehmen zu überzuführen

„Als Wissenschaftler hat man oftmals nicht das nötige Know-how die richtigen Vertriebskanäle aufzubauen. Schlussendlich waren wir auch auf die Expertise von Außen angewiesen, um unseren Kunden aus der Industrie aufzuzeigen, welches Problem wir für sie lösen können. Die Kommunikation mit dem Kunden muss nämlich erst erlernt werden“, so Gruber. Dabei hätten neben der strategischen Partnerschaft mit EOSS Industries, auch die zahlreichen Veranstaltungen der SFG geholfen.

Förderungen der SFG

Zudem hätte sein Startup auch von den Förderungen der SFG und FFG profitiert. Unter anderem hat das Startup einen Zuschlag für das Förderprogramm LEBENS!Wichtig erhalten. Mit dem Programm werden Unternehmen im Life Science- und HealthTech-Bereich unterstützt und deren Geschäftstätigkeit in Einklang mit der steirischen Wirtschaftsstrategie 2025 gebracht. Konkret unterstützt die SFG gemeinsam mit der FFG ein Projekt, bei dem Innophore die Suchanfragen in der Enzym-Datenbank mit einem AI-Algorithmus optimiert.


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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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